Python Multiprocessing不允许在创建进程后在主进程中打印

Python Multiprocessing是Python标准库中用于实现多进程编程的模块。它提供了一种简单且高效的方式来利用多核处理器的能力，以实现并行计算和任务分发。

在使用Python Multiprocessing创建进程后，在主进程中打印是不被允许的。这是因为在多进程编程中，每个进程都有自己独立的内存空间和执行环境，主进程和子进程之间是相互独立的。因此，主进程中的打印语句不会被子进程执行，也不会在子进程的输出中显示。

如果需要在子进程中打印信息，可以使用子进程的标准输出流（stdout）来实现。可以通过重定向子进程的标准输出流到主进程中，或者将子进程的输出保存到文件中，以便后续查看。

在Python Multiprocessing中，可以使用multiprocessing.Process类创建子进程，并通过start()方法启动子进程的执行。在子进程中，可以使用print()函数打印信息到标准输出流。但是需要注意的是，由于多个进程同时访问标准输出流可能会导致输出混乱，因此在打印之前最好使用互斥锁（multiprocessing.Lock）来保证输出的顺序和完整性。

以下是一个示例代码，演示了如何在子进程中打印信息：

import multiprocessing

def worker():
    print("This is a message from the child process.")

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

在上述代码中，worker()函数是子进程要执行的任务，其中使用print()函数打印了一条信息。通过multiprocessing.Process创建了一个子进程，并通过start()方法启动子进程的执行。最后使用join()方法等待子进程执行完毕。

需要注意的是，由于Python Multiprocessing模块是基于进程的并行计算，而不是线程，因此在多进程编程中，进程之间的通信和数据共享需要使用特定的机制，如队列（multiprocessing.Queue）、管道（multiprocessing.Pipe）等。

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